データサイエンス活用事例

課題 顧客(自社保険契約者)が利用できる健康推進アプリの利用促進・登録促進のコミュニケーションを、メールやLine、募集人を通じた訴求などを通じて実施している。その中で、「Lineでの訴求はメールでの訴求に比べ2~3倍、CVに対して効果がある」 と言われていた。 しかしこれは、メール送付後のCV率とLine送付後のCV率を単純比較しただけであり、LineユーザーとLine非ユーザー間での属性の違いやデジタル感度の違い、当該保険会社への親近感の違いなどを考慮できていない状態のため、純粋な…

課題 現行の業務で運用している機械学習モデルは、完全外注で作成したものであり、継続した開発・改善が難しい状態。今後継続して業務で運用するために、データアナリストの人材育成、運用組織の整備が必要。 施策 新しい機械学習モデルを顧客のプロパー社員が主体となり、TDSE社員が並走して開発することで、機械学習モデルの最新化と同時に、継続して運用する人材育成、体制構築を実施した。 効果 モデルの最新化に加えて、そのモデルの管理・維持・改修、さらに新規のモデル開発を顧客先の内部組織で行えるよう…

課題 検索連動型広告のCPAを改善したい。CPAを改善させる方法としては以下の2点が考えられる。 ①広告経由のCVR向上 ②広告の質が良いと、少ないコストで表出確率を上げることができるので、それを利用すること この2つの観点をもとに、現状の広告の問題点を洗い出し、CPA改善につながるアクションを打ちたい。 施策 Google検索やサイト内フリーワード検索の検索内容に対して、統計的分析と自然言語処理などの機械学習的手法を組み合わせ、ユーザーニーズの抽出を行った。 ①ニーズが高い (検索…

課題 ユーザーが書いた商品レビューデータから、品質問題にかかわる話題をLLMで検知したい。ただし、プロンプトエンジニアリングのみを使い、実運用に耐えうる精度・速度を担保してほしい。 現行の深層学習モデルでは検知精度が悪い。 施策 1.上記AとBを事前に用意しておき、まずは品質問題に関連するレビューだけ をLLMを使って抽出する。 プロンプト+A+B LLM C: 対象レビューIDリスト 2.上記AとBと得られたCを使って、どのレビューにどの品質問題が該当する かLLMを使って判定する…

課題 求人情報サイトの各広告媒体への投資が、サイト訪問者数の増加へどの程度寄与しているか地域別・媒体別に精度高く算出し、次年度の投資判断を高度化させたい 施策 過去の広告媒体 (TVCM/YouTube/リスティング広告等) 別・地域別広告投資データを用いて、自社媒体への訪問者数を予測する統計モデルを構築 作成したモデルから広告媒体別のROIを算出し、次年度のプロモ投資予算決定の材料とした ※モデルはマーケティング・ミックス・モデリングをベースとし たもので、広告の残存効果、効果の逓…

課題 カスタマージャーニーに合わせたより行き届いた商品設計や接客を行うことで、カスタマーエクスペリエンスを向上させ顧客満足度を上げたい。コールセンターに蓄積されている応対情報（音声書き起こし含む）から課題を抽出する。 施策 コールセンターの音声書き起こしテキストに対し、LLMで要約・タグ付けを行う。要約によって、応対の内容が格段に理解しやすくなり、タグ付けによって、どのカスタマージャーニーにおいて、どのようなネガティブな反応が多いかを可視化される。カスタマージャニーに対応した…

課題 画像認識AIを導入して水管橋の錆の点検業務をし、作業の省力化と、点検業務の非属人化を目指す 施策 ２つの画像認識AIにより、 水管橋の点検動画の各フレームから錆の位置を特定する仕組みを構築した。 ◼ 水管検知AIによるノイズ情報除去 ➢ 水管を含む画像から 錆検知の対象でない背景（水管でない領域）の情報を除去する。 ◼ 画像認識AIによる錆検知・分類 ➢ 水管検知AIにより背景をマスクされた画像から、 錆の位置の特定、 および錆の進行度（軽度 or 重度）の判定を実行する。 …

課題 製造から小売りまで一貫して行っているアパレル系の会社において、適切な発注はコスト削減などにおいても重要な観点である。これまでは人手で既存傾向などを加味して行っていたが、属人性や商品数が多いことによる負荷が課題となっていた。これらを解決するため、過去の売り上げ実績などを学習させた機械学習モデルを構築し、1年先までの需要を週ごとに予測することで発注業務の効率化を行いたい 施策 直近売り上げ実績や気温予想を元に将来の売り上げを予測する時系列モデルを用いた、需要予測システムを構築。 こ…

課題 複数の拠点を決められた時間で発着する複数の貨物輸送便があり、できる だけ少ないトラック台数ですべての便を網羅したい。 便へのトラックの割り付け (配車) は現状人手だが、これをしたい。 施策 配送便と拠点間移動時間のデータから配車されるトラック台数を最小化する最適配車システムを構築した。 顧客は、必要なデータをクラウド上にアップロードして待つだけで最適な配車結果を得られるようになった。 効果 人手で配車する際の工数や抜け漏れのミスが減少し、短時間で最適な配車を可能にした。 …

課題 保険契約者用のマイページ登録を促進するために、登録者にギフト券をプレゼントするという施策を行っている。この施策をどういった告知方法で、どのような属性の顧客に伝えれば、登録に繋がりやすいのかを明らかにして、効果的な告知ができるようにしたい。 施策 直近の施策実施時の告知方法や顧客属性などを特徴量として、マイページ登録を予測するモデルを作成。そのモデルのパラメータを分析することで、どういった告知方法でどのような属性の顧客に伝えれば、登録につながりやすいのかを把握した。 効果 マイ…

課題 サロン予約アプリでは、ユーザーは受けたいと思っている施術メニュー・エリア・価格帯などでサロンを絞り込んで予約を行う。初手として、ユーザーの受けたい施術メニューをお勧めすることで、「予約の後押し」をして、サロンの予約数を増やしたい。 施策 【ソリューション】 下記①②のロジックで、アプリのサロン検索画面において、ユーザーが受けたい施術 メニューをレコメンドする。そのために、レコメンドロジックをシステムとして実装する。 これにより、受けたい施術がある人の予約を促進する…

課題 ユーザーがある特定の疾患に「罹患しているか」、「どの疾患型に罹患しているか」を簡易的な検査キットで収集した生体試料のデータから推定し、疾患の早期発見、受診する診療科の提案に貢献するプロダクトを開発したい。 疾患に罹患したユーザーを可能な限り見逃さずに特定し、15種の疾患型を正確に判定したい。 施策 1. 疾患の罹患/非罹患を判定する推論モデルにより罹患確率を推定する 2. 罹患確率の高いユーザーに対し、疾患型を判定する15種の推論モデルにより各疾患型の罹患確率を独立に推定する …